[发明专利]脑波诱导调节方法、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201811283797.5 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109480837A | 公开（公告）日： | 2019-03-19 |
| 发明（设计）人： | 韩璧丞;单思聪;吴怡荻;程翼;郑辉;贺欢;陈劭瀚;梁茂星;黄家萃;程交;谢高翔;贺灿波;黄琦 | 申请（专利权）人： | 深圳市心流科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/0484 | 分类号： | A61B5/0484 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种脑波诱导调节方法，包括：通过脑电采集装置获取待测用户的当前脑波信号；获取预设脑波信号，并基于所述预设脑波信号确定所述当前脑波信号对应的照明调节参数；基于所述照明调节参数调节脑波诱导设备的照明模式，以便所述脑波诱导设备基于所述调节后的照明模式，发出对应的光刺激信号照射所述待测用户的眼部。本发明还公开了一种脑波诱导调节装置及计算机可读存储介质。本发明提高了脑波诱导的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 脑波诱导 脑波信号 计算机可读存储介质 照明调节 照明模式 预设 脑电采集装置 参数调节 调节装置 光刺激 眼部 照射 | ||
【主权项】：
1.一种脑波诱导调节方法，其特征在于，所述脑波诱导调节方法包括以下步骤：通过脑电采集装置获取待测用户的当前脑波信号；获取预设脑波信号，并基于所述预设脑波信号确定所述当前脑波信号对应的照明调节参数；基于所述照明调节参数调节脑波诱导设备的照明模式，以便所述脑波诱导设备基于所述调节后的照明模式，发出对应的光刺激信号照射所述待测用户的眼部。
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- 本发明公开了一种基于嗅觉脑电波和小波包进行感官物质分类的方法，包括如下步骤：S1、利用脑‑机接口系统即脑电仪对应试者进行脑电图谱信息获取；S2、对所获取的脑电图谱数据进行预处理；S3、基于小波包变换对完成预处理的图谱数据进行特征提取，将所得的小波包方差作为特征值；S4、采用随机森林(RF)、基于遗传算法优化支持向量机(GA‑SVM)进行模式识别。本发明真实还原应试者在品评过程中的人脑信息处理过程的生理形态，这在临床医学和认知科学领域具有极其重要的意义，可普适于物质的感官评价中，使感官评价过程更简洁、更具规范性、严谨性和科学性。
- 基于脑机接口的智能输出终端及脑电信号识别方法-201811037835.9
- 谢佳欣;刘铁军;尧德中;应少飞;姜东;陈家鑫;宗欣;董丽娟;李建福;郜东瑞 - 电子科技大学
- 2018-09-06 - 2018-11-20 - A61B5/0484
- 本发明公开了一种基于脑机接口的智能输出终端及脑电信号识别方法，其终端包括依次连接的脑电信号采集模块、信号预处理模块、光耦隔离模块、第一信号处理模块及第二信号处理模块，第一信号处理模块包括第一数字信号处理单元、模数转换单元和数据缓存单元，第二信号处理模块包括第二数字信号处理单元、无线输出终端和USB输出终端。本发明利用用户注视不同起始时间的目标模块时目标模块短暂运动引发对应的视觉诱发电位，根据时域信息的运动起始视觉诱发电位特征，利用线性判别分析算法对采集到的脑电信号中的运动起始视觉诱发电位进行模式识别，并产生相应的控制指令，实现了对运动起始视觉诱发电位的有效应用。
- 基于VR系统的脑电信号恐惧度分级特征研究-201810215214.9
- 徐欣;陈玉娇 - 南京邮电大学
- 2018-03-15 - 2018-11-16 - A61B5/0484
- 本发明公开了基于VR系统的脑电信号恐惧度分级特征方法。随着社会的发展进步，恐惧症在当今越来越普遍，恐惧的分级有利于判断恐惧程度,让那些潜在患者能够及时治疗。本发明通过使用VR设备观看一段恐惧视频，诱发不同程度的恐惧脑电，使用沈民奋小波包分解和Lempel‑Ziv复杂度(LZC)算法，对不同级别的恐惧脑电进行特征分析。实验结果表明：随着恐惧等级的增加，脑电中的δ节律的能量会减少，而α节律、θ节律和β节律的能量会升高。在三种不同的恐惧等级下，一级恐惧的LZC值最低，二级恐惧的LZC值其次，三级恐惧的LZC值最高。因此，参数LZC可以作为衡量恐惧等级的潜在指标，而且VR的使用为后续研究脑电信号的研究提供了新的思路。
- 一种基于嗅觉脑电波和RF的感官物质分类的方法-201810320481.2
- 门洪;石岩;焦雅楠;巩芙榕;刘晶晶;房海瑞;姜文娟;韩晓菊 - 东北电力大学
- 2018-04-02 - 2018-11-16 - A61B5/0484
- 本发明公开了一种基于嗅觉脑电波和RF的感官物质分类的方法，包括如下步骤：S1、利用脑‑机接口系统即脑电仪对应试者进行脑电图谱信息获取；S2、对所获取的脑电图谱数据进行预处理；S3、基于线性特性与非线性特性分析对完成预处理的图谱信息进行特征提取，包括：α、β、θ频段的峰值、均值、标准差、中心值、中心频率以及功率和以及样本熵共76维数据作为脑电信号研究中的脑电特征；S4、采用RF随机森林进行模式识别。本发明可普适于物质的感官评价中，感官评价过程更简洁、更具规范性、严谨性和科学性，对新产品开发、基础研究、配料和工艺的调整、降低成本、品质保证和产品优化等评价工作具有重要作用。
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